SciPy stats.kurtosis 関数
Lakshay Kapoor
2023年1月30日
統計の尖度は、特定の分布の裾の重さと、特定のデータの正規分布の裾の重さの違いを求めるのに役立ちます。したがって、この統計的尺度は、特定の分布の裾が極値で構成されているかどうかを識別するのに役立ちます。
この統計的尺度に加えて、過剰尖度として知られるもう 1つの指標があります。この測定値は、特定の分布の尖度を正規分布の尖度と比較するのに役立ちます。過剰尖度は以下のように計算できます。
Excess Kurtosis = Kurtosis - 3
尖度には 3つのタイプがあります。尖度のタイプは、特定の分布の過剰尖度によって定義されます。
- メソクルティック - 特定のデータがメソクルティック分布を表す場合、ゼロまたはゼロに近い過剰尖度を示します。言い換えると、特定のデータは、正規分布を示している場合、メソカルティック分布に従います。
- Leptokurtic - Leptokurtic は、正の過剰尖度を示します。レプトカルティック分布は、両側の裾が非常に重いことを表しています。これは、データ内の他の値から珍しい距離にあるいくつかの値を示します。これは、
外れ値とも呼ばれます。 - Platykurtic - Platykurtic 分布は、負の過剰尖度を表します。尖度は、尾が平らな分布を示しています。分布のフラットテールは、小さな外れ値が存在することを示します。
scipy.stats.kurtosis 関数
SciPy ライブラリの scipy.stats.kurtosis 関数は、特定のデータセットの尖度を計算するのに役立ちます。
構文
scipy.stats.kurtosis(a, axis=0, fisher=True, bias=True, nan_policy="raise")
パラメーター
a(配列) |
尖度が計算される入力データを定義します。 | |
axis （int） |
これは、入力データの尖度が計算される軸を定義します。このパラメータのデフォルト値は 0 です。値が None の場合、関数は入力データ全体を計算するだけです。 |
|
fisher （ブール） |
ブールパラメータ。このパラメータの値が True の場合、Fisher の定義、つまり normal ==> 0.0 が使用されます。また、パラメータの値が False の場合、ピアソンの定義、つまり normal ==> 3.0 が使用されます。 |
|
bias （ブール） |
これもブールパラメータです。このパラメーターの値が False の場合、すべての計算は統計的バイアスに対して修正されます。 |
|
nan_policy |
このパラメーターは、入力データに NaN 値がある場合の処理方法を決定します。パラメータには、propagate、raise、omit の 3つの決定パラメータがあります。propagate は単に NaN 値を返し、raise はエラーを返し、omit は単に NaN 値を無視し、関数は計算を続行します。これらの決定パラメータは一重引用符''で定義されます。このパラメータのデフォルト値は propagate です。 |
尖度の例
from scipy.stats import kurtosis
import numpy as np
import pylab as p
a = np.linspace(-10, 10, 2000)
b = 1 / (np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-0.5 * (a) ** 2)
p.plot(a, b, ".")
print("Kurtosis value for the given normal distribution :", kurtosis(b))
print("Kurtosis value for the given normal distribution :", kurtosis(b, fisher=False))
print(
"Kurtosis value for the given normal distribution :",
kurtosis(b, fisher=True, bias=False),
)
出力：
Kurtosis value for the given normal distribution : 3.399361267205304
Kurtosis value for the given normal distribution : 6.399361267205304
Kurtosis value for the given normal distribution : 3.4108810035523636
著者： Lakshay Kapoor
Lakshay Kapoor is a final year B.Tech Computer Science student at Amity University Noida. He is familiar with programming languages and their real-world applications (Python/R/C++). Deeply interested in the area of Data Sciences and Machine Learning.
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